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Wenn es um die erfolgreiche Nutzung von Daten geht, dominiert seit einigen Jahren die „Künstliche Intelligenz“ die Berichterstattung. Dabei hat sie diesen Höhenflug dem Maschinellen Lernen zu verdanken. In dieser Disziplin werden Erkenntnisse und Regeln direkt aus den Daten gewonnen. Eines der bekanntesten Methoden in diesem Bereich sind Neuronale Netzwerke, welche die Daten schichtweise verarbeiten. Noch vor 10 Jahren hat man sich mit wenigen Schichten zufrieden gegeben. Durch den immensen Erfolg im Bereich der Objektklassifizierung und -erkennung (z. B. bei der Gesichtserkennung oder beim Autonomen Fahren), sowie bei der Verarbeitung natürlicher Sprache (z. B. bei Übersetzungen) haben tiefe neuronale Netzwerke (Netzwerke mit sehr vielen Schichten, Deep Learning) immer mehr an Bedeutung gewonnen. In dem Kurs Deep Learning mit Python geben wir einen intensiven Einblick in tiefe Neuronale Netze, angefangen beim ursprünglichen Perzeptron über klassische Neuronale Netze bis hin zu Deep Learning.

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03-48 - SCC-Schulung für operativ tätige Mitarbeiter Vorbereitungsseminar zur Prüfung gemäß Dokument 018 für Personen mit Berufsausbildung

Nach dem Seminar können Sie Anforderungen in der Produktentwicklung systematisch erheben, strukturieren und verständlich dokumentieren. Sie identifizieren relevante Stakeholder und wählen geeignete Erhebungstechniken aus. Sie können Anforderungen hinsichtlich Abhängigkeiten, Risiken und Machbarkeit analysieren, mit MoSCoW oder dem Kano-Modell priorisieren und mit den Beteiligten abstimmen. Sie unterscheiden Validierung und Verifikation und prüfen Anforderungen auf Vollständigkeit, Eindeutigkeit, Konsistenz und Testbarkeit. Darüber hinaus verstehen Sie den Umgang mit Änderungen, Baselines und Rückverfolgbarkeit. Damit können Sie die Zusammenarbeit zwischen Fachbereichen und Entwicklung unterstützen und die Qualität Ihrer Anforderungsgrundlage gezielt verbessern.

Arbeitsschutzfachliche Kenntnisse gem. RAB 30, Anlage B

1. Arbeitsschutzrecht und Arbeitsschutzsystem
- Europarechtliche Anforderungen
-Gliederung des deutschen Arbeitsschutzsystems
-Grundpflichten des Arbeitgebers/Unternehmers
-Arbeitsmedizinische und sicherheitstechnische Betreuung im Baubereich

1.1 Inhalte des Arbeitsschutzgesetzes
-Rechtliche Stellung des Arbeitsschutzgesetzes
-Adressaten und ihre Schutzverpflichtungen
-Allgemeine Grundsätze nach § 4 ArbSchG
-Beurteilung der Arbeitsbedingungen und zu treffende Schutzmaßnahmen
-Verpflichtung zur Zusammenarbeit mehrerer Arbeitgeber

1.2 Grundzüge der Rechtsverordnungen nach dem ArbSchG
-Baustellenverordnung
-Arbeitsstättenverordnung
-Arbeitsmittelbenutzungsverordnung
-PSA-Benutzungsverordnung
-Lastenhandhabungsverordnung
-Betriebssicherheitsverordnung
1.3 Vorschriften der Unfallversicherungsträger











2 Baustellenspezifische Unfall- und Gesundheitsgefährdungen und erforderliche
Schutzmaßnahmen

2.1 Maßnahmen zur Sicherheit bei Erd- und Tiefbauarbeiten
- Einflüsse auf die Standsicherheit des Bodens
- Sicherungsanforderungen nach UVV und DIN 4124
- Gebäudesicherung im Bereich von Ausschachtungen, Gründungen und
Unterfangungen (DIN 4123)
-Erdverlegte Leitungen und Anlagen

2.2 Gefährdung durch Absturz
-Absturzsicherungen
-Auffangeinrichtungen
-Arten, technische Ausführung und Absturzhöhen
-Persönliche Schutzausrüstungen gegen Absturz

2.3 Sicherer Einsatz von Gerüsten
- Gerüstarten und Einsatzbedingungen
-Arbeits- und Schutzgerüste (DIN 4420)
-Verantwortlichkeiten bei Aufbau und Nutzung von Gerüsten
-Brauchbarkeitsnachweis

2.4 Sicherer Einsatz von Leitern, Fahrgerüsten und Hebebühnen

2.5 Gefährdungen durch Elektrizität
-Schutzmaßnahmen gegen gefährliche Körperströme (Schutz gegen direktes und
indirektes Berühren)
- Errichtung, Instandhaltung und Prüfungen elektrischer Anlagen und Betriebsmittel
-Sicherheit und Erkennbarkeit von Stromleitungen

2.6 Betrieblicher Brand- und Explosionsschutz
-Grundlagen der Brandentstehung
-Umgang mit explosions- und feuergefährlichen Stoffen
-Brandschutz- und Sicherheitskennzeichnung
-Bekämpfung von Entstehungsbränden

2.7 Gefährdungen durch Gefahrstoffe
-Grundzüge gefahrstoffrechtlicher Vorschriften (ChemG, GefStoffV, TRGS)
-Kennzeichnung, Lagerung und Entsorgung
-Grenzwerte
-Gefahrstoffinformationssysteme

2.8 Maßnahmen zur Sicherheit bei Montagearbeiten
- Allgemeine Grundsätze und Montageanweisung
-Fertigteiltransport, Lagerung und Lastförderung
-Standsicherheit, Zwischenbauzustände und Gefährdungen durch Absturz

2.9 Maßnahmen zur Sicherheit bei Abbruch- und Sanierungsarbeiten


2.10 Sicherer Personen- und Fahrzeugverkehr, sichere Baustellentransporte und
Lagerung
-Arbeitsplätze und Verkehrswege
-Witterungseinflüsse (Winterbauverordnung)

2.11 Sicherer Einsatz von Maschinen und Geräten
-Arten und Einsatzbereiche von Maschinen und Geräten
-Prüfungen und Prüffristen für technische Arbeitsmittel

2.12 Schutzmaßnahmen bei Lärm und Vibration

2.13 Einrichtungen der Ersten Hilfe
-Vorsorgemaßnahmen
-Rettungskette
-Sanitätsräume

2.14 Tagesunterkünfte, Waschräume, Toiletten und sonstige Einrichtungen

2.15 Persönliche Schutzausrüstungen
-Bewertung und Auswahl
-Bereitstellungs- und Benutzungspflicht

2.16 Arbeitszeitregelungen
-Rechtliche Regelungen (Arbeitszeitgesetz und tarifliche Regelungen zur
Arbeitszeit)
-Ausnahmemöglichkeiten für Baubetriebe


Insbesondere bei gefährlichen Baumaßnahmen kann es erforderlich sein, dass sich der
Koordinator besondere, erweiterte Kenntnisse aneignet.

- schriftliche Prüfung -

Meetings und Workshops sind oft wenig produktiv und gelten als belastende Zeitfresser – doch das muss nicht sein! In diesem interaktiven Training lernst du, wie du souverän die Moderationsrolle übernimmst, Diskussionen fokussierst, strukturierst und lösungsorientierte Ergebnisse in einer agilen Businesswelt erzielst. Du bekommst praxisbewährte und dynamische agile Tools und Moderationsmethoden in wählbaren Modulen und übst im Seminar, wie du auch mit schwierigen Situationen in Meetings oder Workshops souverän umgehst.

Die Teilnehmenden erlernen den Aufbau einer strukturierten Testumgebung mit pytest. Ziel ist es, wiederverwendbare Fixtures zu erstellen, Edge-Cases durch Parametrisierung effizient abzudecken und Plugins gezielt einzusetzen, um die Testgeschwindigkeit und die Aussagekraft von Testberichten signifikant zu steigern.

Bewerberauswahl kostet Zeit und Nerven. Sie lernen strukturierte Methoden für objektive Auswahlentscheidungen und rechtssichere Bewerbungsgespräche.

Die Teilnehmer lernen, KI-Tools (Otter.ai, NLP-basierte Review-Systeme) in Auditprozesse zu integrieren. Sie verstehen die technische Anwendung für Transkription, Risikoanalyse und Berichtsgenerierung sowie datenschutzkonforme Umsetzung.

Wie oft haben Sie sich bei einer Einstellungsentscheidung auf ein "Gefühl" verlassen, ob eine Person die Richtige ist? Lebensläufe und Anschreiben wirken heute oft makellos, nicht selten mit KI-Unterstützung optimiert, und sagen dadurch immer weniger über die tatsächliche Eignung aus. Dieses zweitägige Praxisseminar vermittelt die kompetenzbasierte, verhaltensorientierte, situative Fragetechnik, wie sie in den renommiertesten Unternehmen genutzt wird, damit Sie trotz perfekt klingender Unterlagen im Gespräch die wahre Eignung erkennen.

Die Teilnehmenden erstellen ein präzises Anforderungsprofil, üben eine effektive Fragetechnik inklusive Trichter- und STAR-Methode, lernen Blender zu entlarven und eigene Wahrnehmungsfallen zu vermeiden. Ergänzt wird das Ganze um die rechtlichen Grundlagen des AGG und darum, wie das Auswahlgespräch gleichzeitig als überzeugendes Aushängeschild für das eigene Unternehmen als Arbeitgeber wirkt.

Bereits erprobt in einem zweitägigen Online-Training für rund 300 Führungskräfte eines großen deutschen Handelskonzerns.

Entwickelt und geleitet von einer HR-Managerin mit über 20 Jahren Praxiserfahrung in Recruiting und Personalentwicklung.

In dem Kurs Data Science Crash Course mit Python erhalten Sie eine modular aufgebaute Einführung in die Themen Data Science, Künstliche Intelligenz und Machine Learning (Maschinelles Lernen) sowohl für numerische als auch für Textdaten (ChatGPT wird behandelt). Bei Vorkenntnissen können Sie die Module einzeln besuchen.

 

Im Modul Künstliche Intelligenz mit Python erhalten Sie einen Überblick über das Thema Künstliche Intelligenz mit vielen Praxisbeispielen. Zudem werden Sie in Python so weit fit gemacht, dass Sie Ihr erstes Data-Science-Projekt vom Einlesen der Daten bis hin zur Speicherung der Modelle zur weiteren Verwendung eigenhändig umsetzen können.

 

Das Modul Machine Learning mit Python geht nun einen Schritt weiter. Hier erhalten Sie einen Einblick in die unterschiedlichen Algorithmen des Maschinellen Lernens. Die Theorie dahinter wird dabei anhand von Praxisübungen aus den Bereichen Clustering, Virtuelle Sensoren und Zeitreihenvorhersage vermittelt. In diesem Modul werden Sie sich hauptsächlich mit der Anwendung des Machine Learning auf numerischen Daten beschäftigen.

 

Abgerundet wird der Kurs durch das dritte Modul Natural Language Processing (NLP) mit Python, bei dem Sie sich mit der Anwendung des Maschinellen Lernens im Kontext der natürlichen Sprachverarbeitung auseinandersetzen. Nach dem Kurs können Sie z. B. einen eigenen Chatbot zu entwickeln, auch auf der Basis von ChatGPT.

 

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